前言：这里需要首先介绍一下一种颜色空间叫做YCrCb(YUV)空间:YCrCb色彩空间，主要用于优化彩色视频信号的传输，使其向后相容老式黑白电视。与RGB视频信号传输相比，它最大的优点在于只需占用极少的频宽。其中“Y”表示明亮度，“亮度”是透过RGB输入信号来建立的，方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。“U”和“V” 表示的则是色度。“色度”则定义了颜色的两个方面─色调与饱和度，分别用Cr和C
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2024-09-16 10:49:49
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霍夫变换看不懂？小啾带你串一遍：OpenCV图形检测专题 这样学最简单【Python-Open_CV系列（十一）】 文章目录1. 轮廓识别与描绘 - cv2.findContours() & cv2.drawContours() 方法1.1 cv2.findContours()方法1.2 cv2.drawContours() 方法1.3 代码示例2. 轮廓拟合2.1 矩形包围框拟合 - c
废话不多说了，直接切入正题，本文将介绍另外三种特征提取算法：HOG，LBP，Haar。首先，让我们了解一下HOG算法一：HOG特征提取概述在一副图像中，局部目标的表象和形状能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。（本质：梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方）。HOG特征提取的目标其实就是这些局部区域的表象和形状，该算法大致的实现过程是：首先将图像分成小的连通区域，我们把它叫细胞单元，如果不
C# OpenCvSharp-HoughCircles（霍夫圆检测） 简单计数。
原创
2023-05-13 00:33:32
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对于血液中的气泡检测，特别应用于血液透析，为避免病人发生空气栓塞。当检测到有空气气泡时，需要及时检测并采取措施，防止危险发生。常用的气泡检测方法有三种：电容法，光电法，以及超声检测方法电容法：在输液管的两侧各放一个电容极板检测两极板间的电容变化情况，根据这一变化，推测内介质的的变化情况，从而达到检测目的。优缺点：结构简单，灵敏度高，便于实现非接触测量，但性能不稳定，极易受电路干扰，且很难消除这种干
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2024-09-12 07:42:58
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一项目简介 本文将介绍如何使用Python编程语言结合OpenCV库进行车道线和车辆检测。这种技术常用于计算机视觉领域，特别是在自动驾驶和交通监控系统中。 Python是一种流行的编程语言，可用于开发各种类型的系统，包括车道线和车辆检测系统。以下是对基于Python的车道线和车辆检测系统的总结介绍：系统概述： 基于Python的车道线和车辆检测系统是一种基于机器视觉的自动化系统，用于检测道路上的
找圆算法（(HoughCircles)总结与优化 Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法，HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来，各有优势：优势：HoughCircle对噪声点不怎么敏感，并且可以在同一个图中找出多个圆；反观拟合圆算法，单纯的拟合结果容易受噪声点的影响，且不支持一个输入中找多个圆 缺点：原始的
基于opencv的目标实时检测学习过程虽说前面已经有了一些经验，但是这里几乎是从零开始代码编写。先是写了一个简单的多线程实时定位物体坐标并显示帧率的代码（esc退出），执行效果不好，还在改进当中；之后又参考一些文章写了一个实时检测和识别物体并显示帧率的代码（q键退出）。代码一摄像头读取到的有很多帧，但是如果每一帧我们都对其做各种滤波、腐蚀、膨胀等操作，那显然计算是跟不上摄像头捕捉的速率的。 代码目
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2024-05-02 11:42:52
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Windows 11 下载并安装OpenCV首先下载库文件，如下图所示，进入OpenCV 官网，选择Library->Releases，进入Release库文件包下载页面。 选择Windows系统的文件下载，点击选择之后会自动开始下载。本案例选择OpenCV-4.8.0版本，下载的文件名为opencv-4.8.0-windows.exe，双击该文件解压 也可以右键选择文件
本章我们学习Rosenfeld细化算法，参考资料：http://yunpan.cn/QGRjHbkLBzCrn在开始学习算法之前，我们先看下连通分量，以及4连通性，8连通性的概念：http://www.imageprocessingplace.com/downloads_V3/root_downloads/tutorials/contour_tracing_Abeer_George_Ghuneim
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2024-06-14 08:37:15
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1. 什么是斑点斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。在实际地图中，往往存在着大量这样的斑点，如一颗树是一个斑点，一块草地是一个斑点，一栋房子也可以是一个斑点。由于斑点代表的是一个区域，相比单纯的角点，它的稳定性要好，抗噪声能力要强，所以它在图像配准上扮演了很重要的角色。同时有时图像中的斑点也是我们关心的区域，比如在医学与生物领域，我们需要从一些X光照片或细胞显微照片中提取一些具
1.研究背景与意义随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，人们对于多摄像头拼接行人检测系统的需求日益增加。这种系统可以利用多个摄像头的视角，实时监测和跟踪行人的活动，为公共安全、交通管理、视频监控等领域提供重要的支持和帮助。在传统的行人检测系统中，通常只使用单个摄像头进行监测，这种方法存在一些局限性。首先，单个摄像头的视野有限，无法全面覆盖监测区域，导致行人漏检的情况较为常见。其次，由于单个摄像头
Hough圆检测和Hough直线检测思想类似，都是把直角坐标系中的一条直线或一个圆转换成另一个坐标系中的一个点。对于Hough圆，在直角坐标系中的一个圆 \(C\)，圆心为 \(C(a,b)\)，半径为 \(r\)，则圆上的每一点可以表示成\[\left\{\begin{array}{**lr**}x = a + r cos\theta \\
y = b + r sin\theta
\end{ar
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2024-03-28 05:00:02
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六、边缘检测其实边缘检测就是首先将图像的值作为一个函数的结果值，然后在其函数空间中，如果是那些平稳变化的，那么就差不多是相同像素值，而所谓的边缘就是两边的像素值相差较大的地方，从函数空间的角度来说，就是这个地方会有突变，也就是会有导数比较大的情况，所以在这样的方法看待图像从而得知，可以通过求导的方式来得到图像的边缘。在《数字图像处理，第二版》的463页的边缘检测部分就比较详细的说明了如何可以用函数
文章目录一、直线检测1.1 概念1.2 实战1.2.1 手动cv.HoughLines1.2.2 调用API（推荐）cv.HoughLinesP二、圆检测2.1 概念2.2 实战 一、直线检测1.1 概念霍夫直线变换：用来做直线检测；前提条件-边缘检测已经完成；平面空间到极坐标空间转换。 不知道图像（边缘检测后的图像）中有没有直线，那么就将边
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2024-04-17 15:41:46
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一、课题背景为了提高车道线识别算法的实时性和准确性，提出了一种基于改进Hough变换的车道线检测方法。在车道线的预处理阶段，首先确定图像中的感兴趣区域，然后对图像进行平滑处理、自适应阈值分割、边缘检测，从而减少了后期的处理数据量，排除了大部分的干扰因素。在车道线的识别阶段，根据圆和椭圆的性质，对传统的霍夫变换进行改进，极大减小了在检测圆和椭圆时的计算量，并提高了检测的准确性。最后使用OpenCV图
C# OpenCvSharp 轮廓检测。
原创
2023-05-11 11:01:41
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霍夫变换是一种特征提取，被广泛应用在图像分析、电脑视觉以及数位影像处理。霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征，例如：线条。他的算法流程大致如下，给定一个物件、要辨别的形状的种类，算法会在参数空间中执行投票来决定物体的形状，而这是由累加空间(accumulator space)里的局部最大值来决定。理论上，霍夫变换就是对于原图上的每一个直线都在参数空间画一条线，最终找出参数空间变换线比较密
OpenMV简介简单的来说，它是一个可编程的摄像头，通过MicroPython语言，可以实现你的逻辑。而且摄像头本身内置了一些图像处理算法，很容易使用。OpenMV只有30万的像素，通常使用320_240的分辨率来处理图像，OpenMV3 Cam M7采集图像采集图像分辨率最高可以达到640_480，无法获得更高的像素。这使得它支持一些简易的识别算法，而对一般复杂的算法无法提供更多的硬件支持项目简
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2024-08-03 09:15:19
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目录形状识别圆形检测 矩形识别特征点检测算法的组合使用形状识别圆形 霍夫圆检测算法 通过霍夫变换查找圆，支持openmv3以上矩形 四元检测算法 识别任意大小任意角度的矩形，四元检测算法对图像的失真，畸变没有要求，畸变的图像也可以识别，圆角矩形也可以识别还可以线段识别 直线识别，实现查找直角，三角形从官网copy的例程圆形检测 # 圆形检测例程
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# 这个例子展示了如何用Ho
